مقاله تخمین نمودارهای خام چاه نگاری با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی به منظور تعیین لیتولوژی و بهبود ارزیابی پارامترهای پتروفیزیکی چاههای قدیمی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله تخمین نمودارهای خام چاه نگاری با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی به منظور تعیین لیتولوژی و بهبود ارزیابی پارامترهای پتروفیزیکی چاههای قدیمی دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله تخمین نمودارهای خام چاه نگاری با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی به منظور تعیین لیتولوژی و بهبود ارزیابی پارامترهای پتروفیزیکی چاههای قدیمی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله تخمین نمودارهای خام چاه نگاری با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی به منظور تعیین لیتولوژی و بهبود ارزیابی پارامترهای پتروفیزیکی چاههای قدیمی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله تخمین نمودارهای خام چاه نگاری با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی به منظور تعیین لیتولوژی و بهبود ارزیابی پارامترهای پتروفیزیکی چاههای قدیمی :

تعداد صفحات:۸
چکیده:
از آنجایی که در ارزیابی پتروفیزیکی یک مخزن هنگامی که انواع نمودارهای لازم برای یک چاه وجود نداشته باشد، نمی توان یک تفسیر دقیق و واقعی از سنگ شناسی و اشباع سیالات درون چاه ارائه نمود، لذا در این مقاله سعی شده است با استفاده از سیستم های هوشمند شبکه های عصبی مصنوعی و با بکارگیری نرم افزار Geolog، کار تخمین مجدد نمودارهای قدیمی آسیب دیده و یا نمودارهای جدید را برای چاههای فاقد این نمودارها انجام دهیم تا ارزیابی کاملی از پارامترهای پتروفیزیکی داشته باشیم. در این مقاله نمودارهای جذب فتوالکتریک (PEF) و تصحیح اشعه گاما (CGR) برای مخزنی در جنوب ایران به روش شبکه عصبی تخمین زده شده است و بهترین نتایج برای ضریب همبستگی بین نمودار تخمین زده شده و نمودار واقعی به ترتیب برای PEF و CGR، ۸۴% و ۹۷% به دست آمده است.